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带时变时延效应的模糊神经网络均方指数输入的状态稳定性
引用本文:周伟松,赵永红.带时变时延效应的模糊神经网络均方指数输入的状态稳定性[J].四川大学学报(自然科学版),2016,53(4):731-735.
作者姓名:周伟松  赵永红
作者单位:四川大学数学学院,四川大学数学学院
摘    要:在本文中,我们对一类带随机和时变时滞效应的模糊Cohen-Grossberg神经网络的均方指数输入对状态稳定性进行了研究。通过利用Razumikhin技巧和构造新的时滞微分不等式,我们得到了神经网络系统均方指数输入对状态稳定性的充分性判定条件。并给出了一个例子用来说明我们得到的结果的有效性。

关 键 词:神经网络  均方指数输入  时变时延  
收稿时间:2015/4/21 0:00:00
修稿时间:2015/10/21 0:00:00

Mean-square exponentially input-to-state stability of stochastic fuzzy neural networks with time-varying delays
ZHOU Wei-Song and ZHAO Yong-Hong.Mean-square exponentially input-to-state stability of stochastic fuzzy neural networks with time-varying delays[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2016,53(4):731-735.
Authors:ZHOU Wei-Song and ZHAO Yong-Hong
Institution:College of Mathematics, Sichuan University and College of Mathematics, Sichuan University
Abstract:In this paper, a class of stochastic fuzzy Cohen-Grossberg neural networks with time-varying delays is considered. By utilizing Razumikhin technique and constructing new delay differential inequalities, some new suffcient con ditions ensuring the mean-square exponentially input-to-state stability prop- erty of delayed network systems are obtained. A numerical example is given to illustrate the effciency of the derived results.
Keywords:
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